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도합유사도를 이용한 한국어 문서요약 시스템
A Korean Text Summarization System Using Aggregate Similarity 원문보기

인지과학 = Korean journal of cognitive science, v.12 no.1/2, 2001년, pp.35 - 42  

김재훈 (한국해양대하가교 컴퓨터공학과 및 첨단정보기술연구센터) ,  김준홍 ((주)휴니트 테크놀로지스 기술연구소)

초록
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본 논문에서 문서는 문서관계도라고 하는 가중치 그래프로 표현된다. 노드는 문서의 구성요소인 문장을 명사벡터로 표현하고, 링크는 노드들 간의 의미적인 관계를 표현하며 의미적 유사도를 가중치로 가지고 있다. 한 노드의 인접한 노드를 사이의 유사도 합을 도합유사도라고 하며, 이를 문서에서 문장의 중요도로 간주한다. 본 논문에서는도합유사도를 이용한 한국어 문서요약 시스템을 기술한다. 실험에 사용된 평가용 요약문서는 정보처리관련 분야에서 수집된 논문 100편과 KORDIC에서 구축한 신문기사 105건을 이용하였다. 문서요약 시스템에 의해서 생상된 요약문서와 크기가 본문의 20%이고 평가용 요약문서가 논문(서론과 결론)일 경우, 재현율정확률은 각각 46.6%와 76.9%를 보였으며, 또한 평가용 요약문서가 신문기사일 경우, 재현율과 정확률은 각각 30.5%과 42.3%를 보였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper. a document is represented as a weighted graph called a text relationship map. In the graph. a node represents a vector of nouns in a sentence, an edge completely connects other nodes. and a weight on the edge is a value of the similarity between two nodes. The similarity is based on t...

주제어

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 것으로 기대된다. 따라서 본 절에서는 용언의 문장 벡터에 포함할 경우 본 논문에서 제안한 문서 요약시스템의 성능을 관찰해 보았다.<표 4>는 용언을 문장 벡터에 포함할 경우와 그렇지 않을 경우의 성능을 비교한 것이다.
  • 본 논문은 도합유사도를 이용한 문서요약 시스템을 제안하였다. 한 문장의 도합유사도는 본문 내에 있는 다른 문장들과의 유사도 합을 의미하며.
  • 본 절에서는 제안된 문서요약 시스템과 기존의 한국어 문서요약 시스템들과 개념적으로 비교 분석하고자한다. 각 시스템들은 매우 다양한 실험 환경 때문에객관적인 성능을 비교하는 것은 어려운 일이다.

가설 설정

  • 복합명사를 분리한다. 정확률을 높이기 위해서는 복합명사를 분리하지 않는 것이 좋을 것이다. 복합명사 분리는 사전과 수정된 CYK 파싱 알고리즘〔17, 19〕 을 이용한다.
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